\chead{
      \textbf{
          \begin{Large}
          Universidade Federal de Goi\'as\\
          \end{Large}
      \begin{large}INSTITUTO DE MATEM\'ATICA E ESTATISTICA\end{large}\\
      Campus Samambaia -  74001-970 - Goi\^ania\\
      http://www.ime.ufg.br - (62) 3521 1742 - (62) 3521-1208 - secretaria.ime@ufg.br
      }
}


\begin{center}
  \LARGE{\textbf{Plano de Ensino}}
\end{center}

\PlanSection{01. Dados de Identifica\c{c}\~ao da Disciplina:}
{   
   \begin{center}\begin{small}
      \begin{tabular}{|l|p{5cm}|l|p{5cm}|}
         \hline
         \textbf{Semestre:} & 2024.2 &
         \textbf{Curso:} & Estat\'{\i}stica
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & A
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0024
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{An\'alise De S\'eries Temporais}
         &
         \textbf{UA Respons\'avel:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Carga Hor\'aria:} & 64
         &
         \textbf{UA Solicitante:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Te\'orica/Pr\'atica:}
         &
         48/16
         &
         
         \textbf{EAD/PCC:}
         &
         -/-
         \\
         
         
         \hline
         \textbf{Hor\'arios:}
         &
         2n2345
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Eder Angelo Milani
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Conceitos iniciais. S\'eries estacion\'arias. Fun\c{c}\~ao de autocovari\^ancia e autocorrela\c{c}\~ao. M\'etodos de 
decomposi\c{c}\~ao e de suaviza\c{c}\~ao e de auto-regress\~ao. Modelagem Box-Jenkins: modelos ARMA, ARIMA E 
SARIMA. Modelos n\~ao-lineares e de volatilizada estoc\'astica: ARCH, GARCH.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. Introdu\c{c}\~ao \`a s\'eries temporais e preliminares. \\
2. Estacionaridade, autocorrela\c{c}\~ao e autocovari\^ancia. \\
3. Modelos de Suaviza\c{c}\~ao Exponencial. \\
4. Decomposi\c{c}\~ao de S\'eries: Tend\^encia e Sazonalidade. \\
5. Modelos ARIMA: Identifica\c{c}\~ao, Estima\c{c}\~ao, Diagn\'ostico e Previs\~ao. \\
6. Modelos SARIMA: Modelos com Sazonalidade. \\
7. Modelos n\~ao-lineares: ARCH e GARCH.
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  Introdu\c{c}\~ao \`a s\'eries temporais e preliminares - 4 horas/aula. \\
Estacionaridade, autocorrela\c{c}\~ao e autocovari\^ancia - 8 horas/aula. \\
Modelos de Suaviza\c{c}\~ao Exponencial - 8 horas/aula. \\
Decomposi\c{c}\~ao de S\'eries: Tend\^encia e Sazonalidade - 8 horas/aula. \\
Modelos ARIMA: Identifica\c{c}\~ao, Estima\c{c}\~ao, Diagn\'ostico e Previs\~ao - 20 horas/aula. \\
Modelos SARIMA: Modelos com Sazonalidade - 4 horas/aula. \\
Modelos n\~ao-lineares: ARCH e GARCH - 4 horas/aula. \\
Avalia\c{c}\~oes - 2 horas/aula \\
Conpeex - 2 horas/aula \\
ENGOPE - 2 horas/aula \\
Entrega das notas - 2 horas/aula
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Capacitar os alunos a identificar, analisar e realizar previs\~oes de s\'eries temporais, utilizando os principais
modelos de s\'eries temporais encontrados na literatura.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  Aprender a identificar uma s\'erie temporal. \\
Aprender modelos cl\'assicos de an\'alises de s\'eries temporais. \\
Saber utilizar e interpretar modelos de s\'eries temporais. \\
Realizar previs\~oes a partir de modelos de s\'eries temporais. \\
Gerar a autonomia necess\'aria para compreender t\'opicos mais avan\c{c}ados n\~ao cobertos no curso.
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  O conte\'udo program\'atico ser\'a desenvolvido por meio de aulas expositivas (quadro, giz e/ou data show e 
laborat\'orio de inform\'atica), abordando defini\c{c}\~oes, conceitos, resultados e exemplos, sempre buscando a 
reflex\~ao de abordagens feitas por meio da resolu\c{c}\~ao de exerc\'{\i}cios ou discuss\~oes de problemas, sempre 
com a efetiva participa\c{c}\~ao dos alunos. \\

Ser\~ao aplicadas listas de exerc\'{\i}cios, que cobrir\~ao a mat\'eria ministrada e sintetizar\~ao as t\'ecnicas utilizadas. 
O objetivo das listas \'e criar o h\'abito do estudo frequente e a an\'alise dos conte\'udos abordados, al\'em de 
promover o desenvolvimento de habilidades e incentivar a criatividade na resolu\c{c}\~ao de problemas e 
refor\c{c}ar a compreens\~ao e aprofundar o conhecimento dos alunos. \\

O professor far\'a, quando necess\'ario, altera\c{c}\~ao na ordem das unidades do conte\'udo program\'atico.
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  As atividades avaliativas ser\~ao: \\
- um prova escrita (P); \\
- apresenta\c{c}\~oes do trabalho (A); \\ 
- relat\'orio do trabalho (R). \\ 
A data prov\'avel da avalia\c{c}\~ao \'e 02/12/2024. \\
O trabalho ser\'a desenvolvido durante todo o semestre, com apresenta\c{c}\~oes parciais que ocorrer\~ao a cada 
final de t\'opico. \\
A apresenta\c{c}\~ao final ocorrer\'a nos dias 11 e 16 de dezembro. \\
O aluno tamb\'em dever\'a entregar, no dia da apresenta\c{c}\~ao, o relat\'orio do trabalho.\\ 
A nota dada para todas as avalia\c{c}\~oes (P, A e R) estar\'a na escala de 0 (zero) a 10,0 (dez) pontos. \\
A M\'edia Final (MF) ser\'a obtida a partir das avalia\c{c}\~oes P, A e R, entretanto ter\~ao pesos
diferentes conforme pode-se observar na express\~ao
$$MF = 0,5P+0,3A+0,2R$$
Ao t\'ermino do semestre, a nota final ser\'a depositada no SIGAA. \\
A pr\'oxima avalia\c{c}\~ao s\'o poder\'a ocorrer depois de no m\'{\i}nimo 4 dias ap\'os a divulga\c{c}\~ao da nota da 
avalia\c{c}\~ao anterior; \\
Solicita\c{c}\~oes de segunda chamada dever\~ao ser formalizadas, devidamente justificadas e comprovadas. \\
O aluno ser\'a aprovado se tiver frequ\^encia igual ou superior a 75\% e a m\'edia final for igual ou superior 
6,0 pontos.
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} MORETTIN, P. E TOLOI, C. - An\'alise de S\'eries Temporais  Ed. Blucher, 2004.

\textbf{[2]:} CHATFIELD, C. Analysis of time series: an introduction. Editora Chapman-Hall, 6
a
, 2003.

\textbf{[3]:} MONTGOMERY D.C.,JENNINGS C.L., KULAHCI M., Introduction to Time Series analysis and 
Forecasting, Wiley; 1a ed., 2008.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} ABRAHAM, B. e LEDOLTER, J. Statistical Methods for Forecasting, Wiley-Interscience; 2a ed., 2005.

\textbf{[2]:} WEI, W. W. Time Series Analysis. Addison Wesley, 2a ed., 2005.

\textbf{[3]:} CRYER, J., Time Series Analysis. Duxbury Press, 1986.

\textbf{[4]:} BROCKWELL, P. J. e DAVIS, R. A. Introduction to Time Series and Forecasting, Springer; 2a ed. (January 
15, 2010.

\textbf{[5]:} ).
HAMILTON, J Time Series Analysis. Princeton University Press 1994.

\textbf{[6]:} L\"UTKEPOHL, H New Introduction to Multiple Time Series, Ed, Springer 2005.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} MORETTIN, P. E TOLOI, C. - An\'alise de S\'eries Temporais  Ed. Blucher, 2004. (B1)
}


\PlanSection{12. Hor\'arios:}
{
   \begin{center}
\begin{small}
\begin{tabular}{lll}
\hline
   \textbf{Dia} & \textbf{Hor\'ario} & \textbf{Sala Distribuida}\\
\hline

   2$^a$ & N2 & 107, CAA (40)\\
   2$^a$ & N3 & 107, CAA (40)\\
   4$^a$ & N2 & 104, CAA (24)\\
   4$^a$ & N3 & 104, CAA (24)\\
\end{tabular}
\end{small}\end{center}

}


\PlanSection{13. Hor\'ario de Atendimento do(a)s Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{ll}
   \textbf{1. } & Segunda-feira - 17h \`as 18h - sala 107 do IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Eder Angelo Milani. & Email: edermilani@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a) Eder Angelo Milani}\end{center}


